A 12 1 Mtodos De Muestreo Existen dos

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 • Métodos De Muestreo Existen dos métodos de muestreo: • Muestreo aleatorio simple

• Métodos De Muestreo Existen dos métodos de muestreo: • Muestreo aleatorio simple • Muestreo aleatorio sistemático • Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo Probabilistico • Afijación simple • Afijación proporcional • Afijación Optima • Muestreo aleatorio por conglomerados A. 12. 2

 • Muestreo por cuotas • Muestreo opinático o intencional Muestreo no Probabilistico •

• Muestreo por cuotas • Muestreo opinático o intencional Muestreo no Probabilistico • Muestreo casual o incidental • Bola de nieve • Error Muestral A. 12. 3

v Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de

v Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. A. 12. 4

Muestreo aleatorio simple El procedimiento es el siguiente: 1) se asigna un número a

Muestreo aleatorio simple El procedimiento es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc. ) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. No aplica en poblaciones grandes. A. 12. 5

Muestreo aleatorio sistemático Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de

Muestreo aleatorio sistemático Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios solo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestras son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2 k, i+3 k, …, i+(n-1)k. Es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. A. 12. 6

Muestreo aleatorio estratificado. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen

Muestreo aleatorio estratificado. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc. ). La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación simple A cada estrato le corresponde igual número de elementos maestrales. A. 12. 7

 Afijación proporcional La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de

Afijación proporcional La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Optima Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no suele conocer la desviación A. 12. 8

Muestreo aleatorio por conglomerados En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un

Muestreo aleatorio por conglomerados En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc. Son conglomerados naturales como por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas". A. 12. 9

v A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se

v A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticas, aún siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa. A. 12. 10

Muestreo por cuotas. También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base

Muestreo por cuotas. También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez terminada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. A. 12. 11

Muestreo opinático o intencional Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado

Muestreo opinático o intencional Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias en voto. A. 12

Muestreo casual o incidental Se trata de un proceso en el que el investigador

Muestreo casual o incidental Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionalmente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios. A. 12. 13

Bola de nieve Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y

Bola de nieve Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, deportistas, etc. A. 12. 14

Error Muestral De estimación o estándar. Es la diferencia entre un estadístico y su

Error Muestral De estimación o estándar. Es la diferencia entre un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta donde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo. (los resultados se someten a error muestral e intervalos de confianza que varían muestra a muestra). Varía según se calcule al principio o al final. Un estadístico será más preciso en cuanto y tanto su error es más pequeño. Podríamos decir que es la desviación de la distribución muestral de un estadístico y su confiabilidad. http: //www. ilustrados. com/publicaciones/Epy. Al. Eyu. Vl. Ek. Flqwlo. php A. 12. 15